Przewodnik szybkiego startu API

Uwierzytelnianie & URL bazowy

Skonfiguruj swój base URL na https://api.deepseekuncensored.com/v1 i przekaż swój klucz API w Authorization Nagłówek. Pobierasz klucz natychmiast po rejestracji za pomocą Google lub e-mail. System narzuca ścisły limit jednego aktywnego klucza na konto, więc wygenerowanie nowego klucza automatycznie unieważnia poprzedni. Chroń ten klucz, ponieważ daje pełny dostęp do Twojego kredytu prepaydowanego.

Punkt końcowy Uzupełnień Czat

Wysyłaj standardowe ładunki JSON do POST /v1/chat/completions otrzymywania odpowiedzi tekstowych. Endpoint akceptuje ID Twojego modelu jako uncensored i obsługuje parametry takie jak temperature i top_p. Możesz skonfigurować okno kontekstowe 100 000 tokenów zarówno dla promptu, jak i uzupełnienia. Upewnij się, że ciało żądania mieści się w limicie 8 MB, aby uniknąć ucinania lub odrzucenia.

Copycurl https://api.deepseekuncensored.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "What is the capital of France?"}]
  }'

Odpowiedzi strumieniowe (SSE)

Włącz generowanie tokenów w czasie rzeczywistym, ustawiając stream: true w Twoim żądaniu. Serwer zwraca Zdarzenia Wysyłane przez Serwer (SSE), które możesz parsować inkrementalnie. Statystyki dotyczące użycia tokenów pojawiają się w ostatnim chunku strumienia. Podejście to redukuje postrzeganą latencję dla zadań generowania treści długich.

Copystream = client.chat.completions.create(
    model="uncensored",
    messages=[{"role": "user", "content": "Tell the story in second person."}],
    stream=True,
)
for chunk in stream:
    if chunk.choices and chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)

Wywoływanie funkcji & Tryb JSON

Wykorzystaj tools i tool_choice parametry do włączenia możliwości wywoływania funkcji. Możesz również wymusić ścisły format JSON za pomocą response_format ustawione na json_object. Te funkcje pozwalają na bezpośrednią integrację LLM w potokach danych strukturalnych. Model zwraca surowy tekst, więc logikę parsowania obsługujesz w kodzie klienta.

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.deepseekuncensored.com/v1", api_key="YOUR_KEY")

resp = client.chat.completions.create(
    model="uncensored",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarise this thread without softening it."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

Limity prędkości & kwoty

Każdy klucz API obsługuje 300 żądań na minutę i limit współbieżności wynoszący osiem jednoczesnych żądań. Jeśli przekroczysz te progi, serwer zwróci błąd 429. Możesz monitorować swoje zużycie i doładować saldo za pośrednictwem panelu. Kredyt prepayowany nie wygasa, więc możesz wstrzymać używanie bez utraty środków.

Obsługa błędów

Obsłuż standardowe błędy HTTP, takie jak 401 dla nieprawidłowych kluczy i 402, gdy Twoje saldo jest niewystarczające. Status 429 wskazuje, że osiągnąłeś limit szybkości. Błędy nie zużywają Twojej zaliczki, więc nieudane żądania są darmowe. Zawsze sprawdzaj ciało odpowiedzi pod kątem szczegółowych komunikatów o błędach, aby szybko debugować problemy z ładunkiem.

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.deepseekuncensored.com/v1", apiKey: process.env.API_KEY });

const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "uncensored",
  messages: [{ role: "user", content: "Draft a villain monologue for my game." }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);